SKT·업스테이지, 보안기업 6곳과 ‘독자 AI 사이버보안 협의체’ 출범

SK텔레콤(이하 SKT)는 업스테이지와 SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업 6곳, 고려대·숭실대·부산대 등 대학 3곳과 ‘독자 AI 사이버보안 협의체’를 구성했다고 8일 밝혔다.

협의체는 SKT의 ‘A.X K’ 시리즈와 업스테이지의 ‘솔라(Solar)’를 사이버보안 업무에 특화된 모델로 고도화하는 것이 목표다.

보안기업이 실제 보안 운영 과정에서 축적한 악성코드 분석과 취약점 분석, 보안관제 등의 데이터를 모델 학습에 활용하고 대학은 모델의 안전성과 보안 성능을 검증한다.

학습은 사전학습과 사후학습으로 나눠 진행한다. 사전학습 단계에서는 보안 분야 데이터를 이용해 모델의 기본 지식을 높인다. SKT는 차기 모델 ‘A.X K3’에 보안 데이터를 학습시키고 업스테이지는 솔라 차기 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 반영한다.

사후학습에서는 실제 보안 업무 수행 능력을 강화한다. 소프트웨어 취약점 분석과 패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구의 안전한 활용 등이 주요 대상이다.

참여 기업이 보유한 보안 데이터와 운영 경험도 활용한다. SK쉴더스는 보안관제 플랫폼 ‘시큐디움’을 통해 하루 약 170억건의 위협 이벤트를 분석하고 있으며 안랩은 2.5페타바이트(PB) 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다고 밝혔다.

시큐아이의 방화벽 기술, 라온시큐어의 보안 데이터와 자율 모의침투 기술, 지니언스의 보안 솔루션 운영 데이터, 파이오링크의 자율 공격 검증·탐지룰 생성 기술도 모델 개발과 검증에 활용한다.

고도화한 모델은 실제 상용 보안환경에서 시험한다. 참여 기업들은 보안 패치가 아직 나오지 않은 제로데이 취약점 분석이나 실시간 보안관제 등에 A.X K와 솔라를 적용하고 결과를 다시 모델 학습에 활용할 계획이다.

두 모델을 서로 공격하게 하는 ‘상호 레드티밍’도 진행한다. 한 모델에서 발견한 취약 사례를 다른 모델의 학습에 활용해 양쪽 모델의 안전성을 높이는 방식이다.

SKT는 기존 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계 ‘SERT’를 활용해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습했다고 설명했다.

대학은 독립적인 평가 역할을 맡는다. 고려대는 실행파일 분석과 공격 방어 능력을, 숭실대는 보안 성능 평가와 가드레일 우회 대응 능력을, 부산대는 차기·경량 모델의 성능과 안전성을 검증한다.

글. 바이라인네트워크
<곽중희 기자>god8889@byline.network